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你可以使用 numpy 的 np.pad 函数来在第一个维度上扩展数组，并将扩展的部分设置为零。以下是实现代码：

import numpy as np# 假设你的原始数组是 arr，形状为 (n, 120, 140)，其中 n < 30
arr = np.random.rand(n, 120, 140)  # 这里用随机数组作为示例# 计算需要在第一个维度上填充的数量
pad_width = ((0, 30 - arr.shape[0]), (0, 0), (0, 0))  # 只在第一个维度上填充# 使用 np.pad 进行填充，填充值为 0
expanded_arr = np.pad(arr, pad_width, mode='constant', constant_values=0)print(expanded_arr.shape)  # 输出形状为 (30, 120, 140)

代码说明：

1. pad_width：指定每个维度的填充宽度。((0, 30 - n), (0, 0), (0, 0)) 表示：
   • 在第一个维度上，前面填充 0，后面填充 30 - n。
   • 在第二和第三个维度上不填充。
2. mode='constant'：表示用常数值填充。
3. constant_values=0：指定填充的常数值为 0。

示例：

假设原始数组形状为 (20, 120, 140)，运行上述代码后，扩展后的数组形状将为 (30, 120, 140)，且新增的 10 个切片全部为 0。